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opus-mt-da-en

基于Transformer架构的丹麦语-英语神经机器翻译模型

模型transformer-alignOPUS-MT机器翻译Github丹麦语英语Huggingface开源项目

opus-mt-da-en是一个丹麦语到英语的神经机器翻译模型，基于transformer-align架构。该模型使用OPUS数据集训练，应用了归一化和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上，模型获得了63.6的BLEU分数和0.769的chr-F分数，显示出良好的翻译效果。模型提供预训练权重下载，可用于丹麦语到英语的翻译任务。

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介绍相关项目
translation-model-opus - Helsinki-NLP团队开发的英西翻译模型 基于OPUS数据集
GithubHuggingfaceOPUSTatoeba开源项目机器翻译模型英语西班牙语
Helsinki-NLP团队基于transformer架构和OPUS数据集开发了这个英语到西班牙语的翻译模型。模型在多个新闻测试集上BLEU得分达30-39，Tatoeba测试集更高达54.9。采用normalization和SentencePiece预处理技术，为英西文本翻译需求提供了高质量的开源解决方案。
opus-mt-tl-en - 高效的塔加洛语与英语翻译模型及其性能表现
GithubHuggingfacetgl-eng开源项目得分检验集模型翻译
模型专注于将塔加洛语转化为英语的准确翻译，采用transformer-align架构，并通过规范化和SentencePiece预处理以提高翻译质量。在Tatoeba测试集中，该模型获得了35.0的BLEU分数及0.542的chr-F分数，表现出较高的翻译性能。用户可通过URL下载模型权重和测试文件，以体验其翻译能力。项目由Helsinki-NLP开发，遵循Apache-2.0许可证，是跨语言交流的实用工具。
opus-mt-en-eu - 基于Transformer的英语-巴斯克语机器翻译模型 Tatoeba测试集BLEU 31.8
GithubHuggingfaceTatoeba-Challengetransformer-align巴斯克语开源项目机器翻译模型英语
opus-mt-en-eu是一个英语到巴斯克语的机器翻译模型，基于transformer-align架构构建。模型使用SentencePiece进行预处理，在Tatoeba测试集上达到31.8 BLEU分数和0.590 chr-F分数。由Helsinki-NLP开发并以Apache-2.0许可发布，适用于英语到巴斯克语的翻译任务。模型支持单向翻译，可应用于需要高质量英巴翻译的场景。
opus-mt-en-hi - 开源英语-印地语Transformer机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUSTatoeba-Challenge印地语开源项目机器翻译模型英语
opus-mt-en-hi是OPUS项目开发的英语到印地语机器翻译模型，基于Transformer架构。模型在Tatoeba测试集上获得16.1 BLEU分数和0.447 chrF分数。它采用SentencePiece进行预处理，适用于多种翻译任务。作为开源资源，该模型为自然语言处理研究和应用开发提供了有价值的工具。
opus-mt-tc-big-tr-en - OPUS-MT 项目开源的土耳其语-英语神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUS-MTtransformer土耳其语开源项目机器翻译模型英语
opus-mt-tc-big-tr-en 是 OPUS-MT 项目开发的土耳其语到英语神经机器翻译模型。该模型基于 Marian NMT 框架训练，并转换为 PyTorch 格式以兼容 Hugging Face transformers 库。在多个测试集上表现优异，Tatoeba 测试集上 BLEU 分数达 57.6。模型采用 transformer-big 架构，使用 OPUS 和 Tatoeba Challenge 数据训练，为研究人员和开发者提供了高质量的开源翻译工具。
opus-mt-de-nl - 德语到荷兰语的机器翻译模型
GithubHuggingfaceopus-mt-de-nltransformer-align句子片段开源项目数据集模型翻译
使用transformer-align模型，OPUS提供德语到荷兰语的翻译，数据来源为opus，并使用SentencePiece进行预处理。详细信息包括模型权重下载、测试集翻译和评分，在Tatoeba测试集上获得52.8的BLEU分数，显示出良好的翻译性能。
opus-mt-gem-gem - 多语言Transformer机器翻译模型 支持日耳曼语系互译
BLEU评分GithubHuggingfacegem-gem开源项目模型测试集翻译模型语言对
OPUS-MT-GEM是一个基于Transformer架构的开源机器翻译模型，专注于28种日耳曼语系语言的互译需求。该模型通过SentencePiece技术进行文本预处理，采用32k规模词表，支持德语、英语、荷兰语等主流日耳曼语系语言。在WMT新闻翻译测试集上，英德互译的BLEU评分达到30分以上，展现出可靠的翻译能力。模型需要在输入句子开头添加目标语言标识符以指定翻译方向。
opus-mt-en-grk - 英希翻译模型与性能评估指标
AI绘图GithubHuggingfaceSentencePiecetranslation希腊语开源项目模型正常化
项目提供基于transformer架构的英语到希腊语翻译模型，使用SentencePiece进行预处理，支持多语言目标，并提供测试集翻译、评估及模型权重下载。评估显示其在现代希腊语翻译中具有较高BLEU分数。相关资源含性能基准及原始代码链接。
opus-mt-tc-big-en-pt - 从英译葡的先进神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceMarian NMTOPUS-MT句子标记开源项目机器翻译模型神经机器翻译
该开源项目提供的神经机器翻译模型，旨在高效地将英语翻译为葡萄牙语。作为OPUS-MT项目的一部分，模型采用Marian NMT框架训练，并转化到PyTorch以兼容Transformers库。利用flores101-devtest等高质量数据集进行训练与评估，提供多语言目标支持，可应用于多种翻译场景。通过简单的Python示例代码，用户可以快速上手执行翻译任务。项目获得了欧盟资助，并得到了CSC -- IT Center for Science的支持。
opus-mt-en-bg - 英语到保加利亚语的开源神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUSTatoeba保加利亚语开源项目机器翻译模型英语
opus-mt-en-bg是一个基于Transformer架构的英语到保加利亚语机器翻译模型。该模型在Tatoeba测试集上达到50.6的BLEU分数和0.680的chrF值。它使用SentencePiece进行预处理,支持保加利亚语的拉丁字母变体,需要添加目标语言标记。这个模型是Helsinki-NLP开发的Tatoeba-Challenge项目的一部分,为英语到保加利亚语的翻译提供了开源解决方案。模型采用了normalization和SentencePiece (spm32k,spm32k)预处理方法,需要在句子开头添加'>>id<<'形式的目标语言标记。用户可以下载原始权重、测试集翻译和评分结果。该项目遵循Apache-2.0许可协议,为研究人员和开发者提供了可靠的英语到保加利亚语机器翻译资源。
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